MVK>А нельзя ли тут провести параллель с попыткой продолжать обучение каллиграфии когда появились печатные машинки? MVK>Каллиграфия бесспорно нужна, но очень узкому кругу лиц. Так и с базой CS, а нужно ли вот это все рядовому программисту? Может, наоборот, нужно учить их как с помощью chatgpt и чертовой матери собрать мобильное приложение?
Ну, в этом есть сермяжная правда.
NoCode/LowCode — это не о программистах/разработчиках.
ИИ, естественно, может создавать типовые решения типовых задач.
И для этого нужен совершенно другой учебный план...
Хочешь быть счастливым — будь им!
Без булдырабыз!!!
Здравствуйте, MaximVK, Вы писали:
MVK> Может, наоборот, нужно учить их как с помощью chatgpt и чертовой матери собрать мобильное приложение?
Одно другому не мешает. Даже если большую часть работы потом будет делать компьютер (какие-то программы на работе), полезно понимать как оно работает.
Есть вещи, которые надо хоть один раз сделать самостоятельно, чтобы правильно понять.
MVK>А нельзя ли тут провести параллель с попыткой продолжать обучение каллиграфии когда появились печатные машинки? MVK>Каллиграфия бесспорно нужна, но очень узкому кругу лиц. Так и с базой CS, а нужно ли вот это все рядовому программисту?
Начинать изучать программирование можно вообще с того, что побыть в роли компьютера. Т.е. поисполнять вручную готовую программу в машинных инструкциях. Несмотря на то, что компьютеры придумали как раз для того, чтобы человеку этим не приходилось заниматься.
Эти инструкции могут исполнять даже младшеклассники. Т.к. их только 2 : арифметическая операция с адресацией операндов; и условный переход, если первое число меньше (остальное необязательные сочетания этих 2, ради скорости). Увидят, как сложные действия порождаются кучкой простых инструкций.
Только потом уже этим младшеклассникам сказать: "Лень — двигатель прогресса". И эти простенькие действия лучше переложить на компьютер, научиться формулировать задачи через эти инструкции.
Здравствуйте, LaptevVV, Вы писали:
LVV>Если сразу учить народ на С/С++/Java/JS/C#/Go — они не делают лабы сами, а просто генерят в ИИ. LVV>Домашние задания в этом варианте — бесполезны.
В нашей школе использование ИИ запрещено, если когда поймают — первый раз — единица по этой работе, второй раз — исключение из школы.
Здравствуйте, bnk, Вы писали:
bnk>В общем "не можешь победить — возглавь"
Утопично. Беда не в том, что код не пишеться или не понимается. Беда в том, что нет смысла делать задание, если можно скопипастить вопрос в llm, и пытаться сдать ответ вообще не вникая ни во что. А обучение, напоминаю начинаеться с простых вещей вроде hello world, которые llm решают идеально. Какая сложность или постановка задач, если всё сводиться к копипасте без собственного участия? Беда не в LLM, а в сведении собственного участия в обучении к нулю.
Здравствуйте, Shmj, Вы писали:
S>Не можешь победить — возглавь.
S>Нужно обучать кодингу с Cursor и подбирать задания таким образом, чтобы пришлось вникнуть в суть.
Для простых задач — копипаста задания в Cursor и "я программист". Собственное участие — ноль. Как только сложность повышаеться — у меня не работает и я ничего не понимаю. Ведь простые делались копипастой.
Без простых задачек научиться сложному невозможно, но именно простые задачки llm решает идеально, начисто демотивируя хоть какое-то участие (даже тренировку промтинга).
Здравствуйте, LaptevVV, Вы писали:
LVV>Кидайте идеи, как теперь обучать программированию ?
1. Если язык простой, то кто-нибудь додумаеться скинуть его спецификацию в промпт и модель худо-бедно и на нём напишет.
2. Брать предельно типовые задачки (сортировка, чтение из файла, поиск, подсчёт повторений) с тысячями решений и упрощать их вводя какие-то ограничения или специфические исходные данные. Из-за того, что это супер типовая задачка, модель будет игнорировать инструкции (по сути додумывая то чего нет) и выдавать супер типовое решение — которое вообще не будет соответствовать условиям. Тоже работает с версиями библиотек. В этом плане модели "подвержены когнитивным искажениям" и нужно подбирать такие условия задачи, что бы "опытный" программист видел одно решение, а новичёк — другое.
_>В нашей школе использование ИИ запрещено, если когда поймают — первый раз — единица по этой работе, второй раз — исключение из школы.
А как доказывают? Случайно не голословным заявлением препода (или вообще ИИ-анализатором)?
Друга ищи не того, кто любезен с тобой, кто с тобой соглашается, а крепкого советника, кто полезного для тебя ищет и противится твоим необдуманным словам.
MVK>А нельзя ли тут провести параллель с попыткой продолжать обучение каллиграфии когда появились печатные машинки? MVK>Каллиграфия бесспорно нужна, но очень узкому кругу лиц.
Каллиграфия нужна для развития мозга.
Хотя, некоторые даже министры считают что развитие мозга нужно только узкому кругу лиц. А большинству достаточно быть квалифицированными потребителями и знать как пишется своё имя по-немецки
Друга ищи не того, кто любезен с тобой, кто с тобой соглашается, а крепкого советника, кто полезного для тебя ищет и противится твоим необдуманным словам.
Здравствуйте, Osaka, Вы писали:
O>Хотя, некоторые даже министры считают что развитие мозга нужно только узкому кругу лиц. А большинству достаточно быть квалифицированными потребителями и знать как пишется своё имя по-немецки
Правильно они считают. Ты кстати можешь сам пронаблюдать идеальную систему управления, уже реализованную в колонии муравьев.
V>Правильно они считают. Ты кстати можешь сам пронаблюдать идеальную систему управления, уже реализованную в колонии муравьев.
Большинство граждан химически кастрировано — это для тебя идеальная система управления?
А сам как, в Китай планируешь переехать, или рассчитываешь на усиление "вакцинации" прямо по месту жительства?
Друга ищи не того, кто любезен с тобой, кто с тобой соглашается, а крепкого советника, кто полезного для тебя ищет и противится твоим необдуманным словам.
Здравствуйте, Osaka, Вы писали:
O>Каллиграфия нужна для развития мозга.
+1
O>Хотя, некоторые даже министры считают что развитие мозга нужно только узкому кругу лиц. А большинству достаточно быть квалифицированными потребителями и знать как пишется своё имя по-немецки
Проблема в том, что большинство само этого хочет. Сейчас система заставляет человека учиться.
Но чем больше будет появляться всяких chatgpt, тем проще будет обманывать систему и создавать видимость обучения.
Надежда на то, что удасться найти какой-то новый способ мотивации к учебе, но или еще один естественный отбор.
Здравствуйте, velkin, Вы писали:
V>Для примера игра слова из слов. Если засунуть интервальные повторения в красивую оболочку это может стать игрой.
Интервальное повторение — это один из методов для улучшения запоминания. Это помогает запоминать, но не понимать. В теорему Рамсея или в квантмех интервальными повторениями не въедешь. Геймификаия обучения — возможно, но тоже не очень верится. Я пока не видел игр, которые бы действительно обучали.
Я думаю, что нужно смотреть в сторону формирования у студента/школьника внутреннего желания учиться, где увлекает сам процесс познания. Когда не столь важен результат, а само движение. Идея не новая — ее можно найти у Льва Выготского или Джона Дьюи, — но пока я не видел успешной массовой реализации. Скорее мы двигаемся в обратную сторону, с тем же ЕГЭ.
Здравствуйте, MaximVK, Вы писали:
V>>Для примера игра слова из слов. Если засунуть интервальные повторения в красивую оболочку это может стать игрой. MVK>Интервальное повторение — это один из методов для улучшения запоминания. Это помогает запоминать, но не понимать.
Я этот вопрос поднимал ещё в самом начале и потом не раз. Постоянно люди об этом талдычат, причём даже не про карточки, а про зубрёжку. Зубрёжка помогает запоминать, но не понимать. И вот здесь мои пути и пути этих деятелей расходятся.
Что такое понимать?
И самое забавное, я ведь в итоге так ничего уникального и не изобрёл. Я, конечно, сам пытаюсь что-то сообразить, но фактически беру книгу по науке логике, то есть по-русски, по мышлению и пытаюсь использовать из неё принципы. Если использовать принципы мышления это значит не понимать, то что такое понимать? Те кто говорит, что запоминать это не понимать, сами скорее всего не понимают как они понимают.
Последняя моя тема Кратковременная память и закон Миллера в микроколодах (30.04.2025). Фактически это прямая попытка использовать законы мышления, в частности сравнение. Но да, я могу сказать, что всё здесь не так просто. Люди быстро запоминают, но медленно разбирают (анализ) и собирают (синтез) сравнивая.
Грубо говоря, эффективный продукт для быстрого запоминания и так же понимания вполне можно создать. Сама память позволяет запоминать быстро в кратковременную память, а повторением переносить её в долговременную. Но вот сам такой продукт придётся создавать очень и очень долго. Его нельзя создать на халяву, как пишут книги или я пишу этот комментарий, это вопрос глубокого продумывания.
Но форма подачи важна так же как и содержание. Есть такое понятие как игрофикация. Я уже много лет иногда задумываюсь на эту тему и пришёл к выводу, что есть псевдоигрофикация, когда за игрофикацию выдают то, что ею не является. Псевдоигрофикация как раз и проваливается применительно к мотивации.
Что касается понимания, то нужно не просто запоминать всё подряд. Набор карточек в колодах должен быть совершенным, чтобы ничего уже нельзя было улучшить. Вот тогда запоминание будет равно пониманию.
Но как и всегда я скажу тоже самое, что уже писал. Когда кто-то другой сделает что-то удачно работающее, все к этому очень быстро привыкают. Когда этого нет люди начинают сомневаться даже в возможности создания подобного.
Я не говорю, что именно я смогу что-то создать. Просто взять тех же близзард, которые спёрли название компании и механику игр у других, но улучшили так, что стали любимыми среди множества игроков. Тот же Diablo 1 это вообще-то слизанный рогалик, только с изометрической графикой.
Или взяли и создали смартфоны, а потом привыкли к ним. Зато как-то жили до них десятилетиями и нормально. Пока кто-то ясно не ответит на вопрос как правильно понимать, разговор об этом попросту бессмысленный. А если подобная технология появится как тот же смартфон, то все это примут как должное даже не задумываясь как жили раньше.
Самый жесткий случай использования чатгпт из тех, что я видел: студентка моей коллеги сгенерировала весь раздел результатов своей диссертации с помощью чатгпт. То есть реальные данные (которые она собрала) никак не участвовали в этом. Разбирая эти случаи, мы всегда поражаемся безграничности человеческой глупости (беспечности?). Когда коллега написала об этом студентке, та ответила ей письмом, сгенерированным чатгпт…
Друга ищи не того, кто любезен с тобой, кто с тобой соглашается, а крепкого советника, кто полезного для тебя ищет и противится твоим необдуманным словам.
Здравствуйте, LaptevVV, Вы писали:
LVV>Кто что предложит ?
мне кажется ситуация как в шахматах. Сейчас невозможно узнать, твой соперник пользуется подсказками компьютера или нет. Остаётся только доверять и подозревать. Одно из решений можно взать из тех же шахмат. Всё переезжает в оффлайн. Собираем студентов на паре в закрытой комнате. В туалет никого не выпускать. Сдают телефоны, сети нет, две немецкие овчарки для осознания момента и погнали бинарный поиск...
Спасибо за развернутый ответ. ИМХО, ты копаешь интересную тему.
Но я с тобой не соглашусь в части "понимание == запоминание".
1. Я не считаю, что "запоминание = понимание" и, следовательно, что "методики запоминания == методики понимания":
Хороший пример — китайская комната Серла: можно может идеально "знать", какие символы куда подставить, но при этом вообще не понимать смысла. Проблема вообще старая. Например, Платон в Софисте пытается разобрать, что делает знание истинным и отделяет его от мнения, механического воспроизведения или рекомбинирования знания. ИМХО, мы слишком "инженеризируем" проблему, в то время как она скорее онтологическая, чем инженерная.
2. Есть две точки зрения:
а) мышление — это вычислимый процесс, эквивалент машины Тьюринга
б) мышление — в принципе невычислимо (Пенроуз, Серл, Нагель, Чалмерс)
Если верен второй вариант, то надеяться, что техники вроде интервального повторения можно просто натянуть на понимание скорее всего ошибка. Интуитивная аналогия — если техника "тренирует" что-то вычислимое, например, веса в нейронке, то она не подойдет для тренировки мышления.
3. Логика важна, но это не мышление. Логика даёт структурные рамки, но мышление — это намного шире: включает воображение, интуицию, ощущение смысла, эвристику, неполноту, интенциональность. Мыслить — это не просто связывать посылки по правилам.
4. По поводу геймификации согласен, что её часто подменяют. Она может поддержать интерес, но если за ней нет когнитивной опоры, например, тех же интервальных повторений она быстро вырождается в симулякр. Геймификация может быть формой, но без содержательной методики она не приведёт к желаемому результату, а только к удержанию пользователя.
Здравствуйте, velkin, Вы писали:
V>Что такое понимать? V>Если использовать принципы мышления это значит не понимать, то что такое понимать? Те кто говорит, что запоминать это не понимать, сами скорее всего не понимают как они понимают.
Можно у ИИ спросить, хоть это и не одобряется в этом топике. Но я пытался по-честному самостоятельно формализовать — что такое понимание. Но получился только черновик для себя.
Вопрос: Иногда противопоставляют зубрежку(запоминание наизусть) и понимание. Т.е. надо понять, а не только запоминать наизусть. Можно ли формализовать — что значит "понять"? Что такое понимание?
DeepSeek:
Понимание vs. Зубрежка: формализация понятия
Понимание можно формализовать как когнитивный процесс интеграции новой информации в существующую систему знаний, обеспечивающий способность к гибкому применению, анализу и синтезу. Вот ключевые критерии:
1. Структурная интеграция
— Информация не изолирована, а встроена в сеть взаимосвязанных концепций.
— Пример: Знание не только формулы E =m*c^2, но и её связи с теорией относительности, энергетическими процессами, историей физики.
2. Способность к трансферу
— Применение знаний в новых контекстах и решение нестандартных задач.
— Пример: Использование математического метода из алгебры для анализа биологических данных.
3. Объяснение и интерпретация
— Возможность переформулировать идею своими словами, привести примеры и контрпримеры.
— Пример: Объяснение закона спроса и предложения через повседневные ситуации, а не только через графики.
4. Анализ и синтез
— Разложение информации на компоненты (анализ) и создание новых идей (синтез).
— Пример: Критическая оценка разных исторических интерпретаций события, а не просто перечисление дат.
5. Метакогниция
— Осознание своих знаний и умение корректировать их.
— Пример: Понимание, какие аспекты темы требуют углубления, и поиск дополнительных ресурсов.
6. Причинно-следственные связи
— Умение выявлять логику процессов, а не только запоминать факты.
— Пример: Понимание, почему экономический кризис 2008 года привёл к изменениям в банковском регулировании.
Как отличить понимание от зубрежки?
— Тест на трансфер: Дайте задачу, выходящую за рамки шаблонных примеров.
— Объяснение "на пальцах": Попросите описать концепцию без терминов.
— Анализ противоречий: Предложите найти слабые места в теории или исключения.
Формальные модели
— Таксономия Блума: Понимание соответствует уровням анализ, синтез, оценка, в отличие от запоминания.
— Семантические сети: Понимание отражается в плотности связей между узлами знаний.
— Нейробиология: Активность префронтальной коры и гиппокампа, связанная с интеграцией информации.
Итог
Понимание — это глубинное усвоение информации, позволяющее оперировать ею творчески и критически. Оно проявляется не в воспроизведении, а в способности преобразовывать знание, связывать его с другими областями и решать новые проблемы. Зубрежка же ограничивается механическим повторением без осмысления контекста и применения.
Сюда еще можно добавить что-то такое:
— Выявление важного и второстепенного. (Из важного можно вывести второстепенное)
— Субъективный аспект: Если что-то понято, то начинает выглядеть более простым. И его уже не обязательно запоминать, если можно самостоятельно восстановить или воспроизвести.
Вопрос: Какие могут быть краткие рекомендации учащемуся, чтобы улучшить понимание учебных тем?
DeepSeek:
Краткие рекомендации для улучшения понимания учебных тем:
Связывай новое с известным
— Проводи аналогии между новыми концепциями и уже изученными темами.
Пример: Сравни электрический ток с потоком воды в трубах.
Объясняй своими словами
— Используй метод Фейнмана: опиши тему так, будто учишь ребёнка или новичка.
Пример: Объясни теорию эволюции без научных терминов.
Практикуйся в новых контекстах
— Решай нестандартные задачи и применяй знания в смежных дисциплинах.
Пример: Используй математическую статистику для анализа спортивных результатов.
Задавай вопросы
— «Почему это работает?», «Как это связано с другими темами?», «Где есть исключения?».
Пример: Почему квадратные уравнения решаются через дискриминант?
Визуализируй информацию
— Создавай схемы, ментальные карты, диаграммы связей.
Пример: Нарисуй временную шкалу исторических событий с причинно-следственными стрелками.
Учи других
— Расскажи материал другу или воображаемой аудитории.
Пример: Проведи мини-лекцию о фотосинтезе для одногруппников.
Анализируй ошибки
— Разбирай, где и почему допустил ошибку, и корректируй понимание.
Пример: Если неправильно решил задачу по химии, найди пробел в понимании формул.
Разбивай сложное на части
— Декомпозируй большие темы на логические блоки и изучай их пошагово.
Пример: Изучай клеточное строение, начиная с органелл, а не всей клетки сразу.
Используй интервальное повторение с акцентом на связях
— Повторяй материал через растущие интервалы, но не механически, а фокусируясь на взаимосвязях.
Пример: При повторении темы «Квантовая физика» вспомни её связь с химией и IT.
Применяй междисциплинарный подход
— Ищи, как тема пересекается с другими предметами.
Пример: Изучая литературу, анализируй исторический контекст произведения.
Что избегать:
✖️ Пассивное чтение/запись — вместо этого делай пометки, задавай вопросы к тексту.
✖️ Запоминание без осмысления — всегда ищи причину и логику.
✖️ Игнорирование пробелов — если что-то непонятно, возвращайся к основам.
Главное: Понимание требует активной работы с информацией, а не её пассивного потребления. Чем больше связей выстраиваешь, тем глубже усваиваешь материал.
Здравствуйте, Pzz, Вы писали:
Pzz>В целом, если идею немного обобщить, она сводится к тому, что ИИ — это такой продвинутый поиск по данным, которые в него были заложены при обучении. Этакий гугль на стероидах. Но не творец новый знаний и идей.
На каком-то уровне творец и уже давно.
Т.е. синтез знаний, совмещение несовместимого, экстраполяция закономерностей и т.д. — всё это уже ИИ показывает давно.
Дело за мощностью ИИ.
